Reason
这两天学习OpenCV-Python时,也就是cv2库,读取图像时不时出现和预料之外的结果。于是作者从源头来考究一下cv2.imread(filename, flags)
Result
这里参考文章cv2.imread(filename, flags)
cv2.imread(filename, flags)
参数:
filepath:读入imge的完整路径
flags:标志位,{cv2.IMREAD_COLOR,cv2.IMREAD_GRAYSCALE,cv2.IMREAD_UNCHANGED}
cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道,可用1作为实参替代
cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片,可用0作为实参替代
cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道,可用-1作为实参替代
PS:alpha通道,又称A通道,是一个8位的灰度通道,该通道用256级灰度来记录图像中的透明度复信息,定义透明、不透明和半透明区域,其中黑表示全透明,白表示不透明,灰表示半透明
Experiemt
这里用到的两个img:MyPic.png,MyPicGray.png
MyPic.png:500×500, 24bpp |
MyPicGray.png:500×500, 8bpp |
当然需要先导入cv2,并接下来会使用的一个自定义fun()
import cv2
# ouput img properties
def funOutputImgProperties(img):
print("properties:shape:{},size:{},dtype:{}".format(img.shape,img.size,img.dtype))
首先对彩色图MyPic测试:imread分别以三种flag读取MyPic,并输出图像参数:
代码如下:
# 3 channels img loads
# 读入完整图片,含alpha通道
img3ChaCom = cv2.imread('MyPic.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow('IMREAD_UNCHANGED+Color',img3ChaCom)
cv2.waitKey()
funOutputImgProperties(img3ChaCom)
# 读入彩色图片,忽略alpha通道
img3Cha=cv2.imread('MyPic.png',cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('IMREAD_COLOR+Color', img3Cha)
cv2.waitKey()
funOutputImgProperties(img3Cha)
#彩色图片按,灰度图片读入
img3ChaGray=cv2.imread('MyPic.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('IMREAD_GRAYSCALE+Color', img3ChaGray)
cv2.waitKey()
funOutputImgProperties(img3ChaGray)
输出信息:
窗口图像
|
|
|
控制台输出:
properties:shape:(500, 500, 3),size:750000,dtype:uint8
properties:shape:(500, 500, 3),size:750000,dtype:uint8
properties:shape:(500, 500),size:250000,dtype:uint8
和作者预想的一样,IMREAD_UNCHANGED和IMREAD_COLOR标志位的img读取自然是3 channels彩图,而使用IMREAD_GRAYSCALE标志位时,imread将彩色图像直接读取为灰色,B\G\R的三通道变成了单通道。图片像素改变:500X500X3->500X500X1
接下来,考察灰度图MyPicGray:imread分别以三种flag读取MyPic,并输出图像参数:
代码如下:
# 1 channel img loads
# 读入完整图片,含alpha通道
img1ChaCom = cv2.imread('MyPicGray.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow('IMREAD_UNCHANGED+Gray', img1ChaCom)
cv2.waitKey()
funOutputImgProperties(img1ChaCom)
# 读入彩色图片,忽略alpha通道
img1ChaColor = cv2.imread('MyPicGray.png', cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('IMREAD_COLOR+Gray', img1ChaColor)
cv2.waitKey()
funOutputImgProperties(img1ChaColor)
# 彩色图片按,灰度图片读入
img1Cha = cv2.imread('MyPicGray.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('IMREAD_GRAYSCALE+Gray', img1Cha)
cv2.waitKey()
funOutputImgProperties(img1Cha)
输出信息:
窗口图像
|
|
|
控制台输出:
properties:shape:(500, 500),size:250000,dtype:uint8
properties:shape:(500, 500, 3),size:750000,dtype:uint8
properties:shape:(500, 500),size:250000,dtype:uint8
结合输出图像和控制台输出我们可以看到,三个imgshow的输出都是展现的灰度图,但是imread的flag为IMREAD_COLOR时,图像实际上时三通道的彩色图。
进一步的,我们直接输出IMREAD_COLOR+Gray和IMREAD_GRAYSCALE+Gray的像素矩阵。可以看到IMREAD_COLOR+Gray确实时三通道的[ [ [ ] ] ]像素矩阵,IMREAD_GRAYSCALE+Gray是[ [ ] ]。
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...
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[246 246 246 ... 246 246 246]
[246 246 246 ... 246 246 246]]
Conclusion
收获:除了深入了解imread函数的参数,更多的是知道3 channels colored img可以直接读取为1 channel grayscale img;而1 channel grayscale img也可以读取为3 channels colored img。
今天的文章cv2imread函数_uigetfile函数分享到此就结束了,感谢您的阅读。
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